Dirección de Investigación Científica y Tecnológica (DICYT)

Investigación profundiza en uso de entornos colaborativos en procesos de aprendizaje

El estudio Dicyt dirigido por la investigadora de la Facultad de Ciencia, Rosa Barrera Capot, indaga en las metodologías activas utilizadas para que los estudiantes jueguen un rol activo en el proceso de aprendizaje, en el contexto de las Tecnologías de la Información y Comunicación. El proyecto se inicia gracias al trabajo conjunto de académicos especializados en las áreas de matemáticas, estadísticas y psicología para finalmente relacionar el proceso cognitivo del estudiante con su capacidad de autoaprendizaje.
“Este proyecto es ampliable a cualquier curso que utilice plataformas. Para allá va el uso de las tecnologías de la información. La idea es que haya interacción con el alumno, que éste sea un actor principal del proceso; que todo lo nuevo, metodologías y lineamientos vengan en función de eso. Y esta es una forma de hacerlo”

En el mundo de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC’s) existe un área  poco profundizada, la cual corresponde al trabajo colaborativo utilizado como un puente para construir conocimiento. Este proyecto se inicia por un conjunto de académicos especializados en las áreas de matemática, estadística y la psicología que tienen como objetivo investigar el efecto de los entornos colaborativos en procesos de aprendizaje.

Lo que se busca con este proyecto financiado por la Dirección de Investigación Científica y Tecnológica (DICYT) de la Vicerrectoría de Investigación, Desarrollo e Innovación, el cual es liderado por la Mag.Cs. Rosa Barrera Capot, académica del Departamento de Matemática y Ciencia de la Computación, es relacionar el proceso cognitivo del alumno con su capacidad de autoaprendizaje, algo que por consecuencia va a estar relacionado con las notas, con su autopercepción y con el autoestudio.

El proyecto, mediante el uso herramientas tecnológicas colaborativas, como el foro, y según el tipo de participación que realice el estudiante se puede llegar a un nivel profundo del aprendizaje, construyendo el conocimiento, aprendiendo de sus errores.  El rol del alumno es aportar conocimiento, comentar aportaciones de otros, corregir errores emergentes, ya sea de sus pares o propios.

El profesor cumple un rol de mediador pasivo, involucrándose sólo si es necesario, por ejemplo cuando se comienza a construir conocimiento a partir de un error que ningún alumno detecta.  Esto es sumamente importante, ya que el proceso de construcción de conocimiento debe ser autónomo para llegar a un aprendizaje profundo.

Durante el desarrollo de los foros, en los cuales se tratan temas de profundidad, los alumnos empiezan a interactuar entre ellos en su lenguaje, pero en términos formales y con sustento teórico (referencias). Estos foros tienen una duración de tres a cuatro semanas para lograr una profundización en los temas que se tratan.

El mensaje que los estudiantes plasman al final de estos foros es evaluado con una rúbrica, la cual va desde un nivel superficial hasta uno profundo con cinco categorías jerárquicas de nivel de información de respuesta a los otros; desde puesta de ideas, hasta la evaluación de los niveles de conocimiento entre los participantes.

“Es un trabajo bien bonito, porque la parte de la psicología ve la parte de la persona, del comportamiento y del pensamiento, la parte de la tecnología ve las herramientas digitales colaborativas y su inserción en el proceso de enseñanza y luego los procesos estadísticos nos van a permitir identificar patrones, con ello podremos decir en forma más automatizada cuando se logra un conocimiento profundo. Lo que nosotros buscamos con este proyecto, y aquí está la parte científica más dura, es que si un alumno opina, yo vea el mensaje y pueda con algún método estadístico describir a priori el patrón de ese alumno”, comenta la profesora Rosa Barrera.

El proyecto se enfocará inicialmente en trabajar con alumnos de primer año de la carrera de Ingeniería Estadística y Licenciatura en Ciencia de la Computación, dos carreras de pregrado. Esto último, con el objetivo de realizar un  trabajo previo, definir una metodología y las características de lo que se desea conseguir. Luego ampliar la muestra para ir probando las hipótesis emergentes y ya al tercer año poder generalizar el estudio y obtener datos que puedan ser transferidos al proceso de aprendizaje en educación superior.

 

Un puente para una educación profunda

 

Según la investigadora, se trata de un proyecto cuyas expectativas son  altas, pero Rosa Barrera asegura que el principal objetivo es tratar la problemática actual de que el alumno no logra un aprendizaje profundo. “Es una deficiencia que tienen nuestros alumnos, sobre todo los que ingresan, porque vienen con una muy mala base. Entonces con este trabajo colaborativo queremos demostrar que se pueden lograr un aprendizaje más profundo, y fortalecer el autoaprendizaje”.

“Con esto ellos aprenden, van creciendo sin darse cuenta, eso es lo que se demuestra con este proyecto. Una cosa es verlo y percibirlo, y otra cosa es mostrarlo. Es muy complejo de manipular este tipo de información, requiere mucho tiempo y estadísticos especializados”, agrega la investigadora.

“Este proyecto es ampliable a cualquier curso que utilice plataformas. Para allá va el uso de las tecnologías de la información. La idea es que haya interacción con el alumno, que éste sea un actor principal del proceso; que todo lo nuevo, metodologías y lineamientos vengan en función de eso. Y esta es una forma de hacerlo”. 

El equipo de trabajo también estará conformado por Pedro Marín Álvarez, Director del Departamento de Matemática y Ciencia de la Computación, quien es coinvestigador, y Jorge Chávez Rojas, Investigador de la Facultad de Educación de la Universidad Andrés Bello.

Autor: 
Constanza Espinoza Morales